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龙图腾网获悉长沙汽车创新研究院申请的专利一种基于机器学习与动力学的车辆坡度估计方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116611490B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310293999.2，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权一种基于机器学习与动力学的车辆坡度估计方法和系统是由曾小华;刘通;宋大凤;高皓铭;钱琦峰;段朝胜;于兴永设计研发完成，并于2023-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习与动力学的车辆坡度估计方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习与动力学的车辆坡度估计方法和系统，旨在解决现有车辆坡度估计方法中估计精度不足、鲁棒性较差、传感器成本较高等缺点。首先通过从车载网络总线和传感器获取必要的数据信息，然后对这些数据进行预处理且划分为数据的训练集以及验证集，之后利用这些数据集进行对前馈神经网络的训练，之后构建基于车辆纵向动力学的扩张状态观测器，之后利用可变加权系数进行求解。本发明利用机器学习以及车辆动力学的方法进行坡度估计，具有精度较高以及鲁棒性较强的优点，为汽车控制系统提供了可靠的坡度信号输入。

本发明授权一种基于机器学习与动力学的车辆坡度估计方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习与动力学的车辆坡度估计方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤一、构建车辆纵向动力学模型，确定车辆纵向动力学模型所需要获取的动力参数； 步骤二、收集车辆在不同工况下的动力参数和对应的实际坡度值，然后对动力参数和对应的实际坡度值进行归一化处理构建训练数据集以及验证数据集； 步骤三、构建神经网络，并采用训练数据集和验证数据集对神经网络进行训练和验证，得到训练好的神经网络； 步骤四、根据车辆纵向动力学模型设计基于动力学的扩张状态观测器； 步骤五、在车辆实际运行中，将实时收集的动力参数输入训练好的神经网络，并根据扩张状态观测器分别得到基于训练好的神经网络的车辆坡度估计数值和基于扩张状态观测器的坡度估计值对和根据当前车辆行驶状况进行融合，得到k时坡度估计值 式中，i＝1、2或3； ——分别代表着k时刻的神经网络估计值k时刻的基于动力学的扩张状态观测器估计值以及k-1时刻的估计结果 λivxk——分别代表着对应坡度估计值的权重系数，且权重系数与当前时刻车速相关； 所述步骤三中，神经网络为前馈神经网络，前馈神经网络由一个输入层和两个隐藏层组成； 将当前时刻以及上一时刻的车速vxt、vxt-1，当前时刻以及上一时刻的加速度以及当前时刻以及上一时刻的发动机扭矩Tet、Tet-1，以及上一时刻的坡度估计结果作为神经网络输入，输出结果为当前时刻的坡度估计值 选用ReLU函数作为隐含层的激活函数，其公式如下： 式中，oi——上一层对同一单位的输入的加权求和结果；F表示ReLU函数。

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